不智能的人工智能应用案例-不智能的人工智能应用案例有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于不智能的人工智能应用案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍不智能的人工智能应用案例的解答，让我们一起看看吧。

1. python人工智能编程例子？
2. 人工智能的技术种类和应用方法？
3. 智能医疗产业有哪些应用典型案例？

python人工智能编程例子？

Python在人工智能中的实际运用，以下两例就是：

1.TensorFlow最初是由谷歌公司机器智能研究部门旗下Brain团队的研究人员及工程师们所开发。这套系统专门用于促进机器学习方面的研究，旨在显著加快并简化由研究原型到生产系统的转化。

2.Scikit-learn是一套简单且高效的数据挖掘与数据分析工具，可供任何人群、多种场景下进行复用。它立足NumPy、SciPy 以及matplotlib构建，遵循BSD许可且可进行商业使用。

人工智能的技术种类和应用方法？

本书从工程应用的角度介绍人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。 书中内容取材新颖，理论联系实际，面向工程应用，语言通俗易懂。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：

1. 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
2. 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
3. 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
4. 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU[_a***_]（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

到此，以上就是小编对于不智能的人工智能应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于不智能的人工智能应用案例的3点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/33038.html